Tekniske specifikationer for Kimi k2.5
| Element | Værdi / bemærkninger |
|---|---|
| Modelnavn / leverandør | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (open weights). |
| Arkitekturfamilie | Mixture-of-Experts (MoE) hybrid ræsonneringsmodel (DeepSeek-lignende MoE). |
| Parametre (samlet / aktive) | ≈ 1 billion samlede parametre; ~32B aktive pr. token (384 eksperter, 8 valgt pr. token rapporteret). |
| Modaliteter (input / output) | Input: tekst, billeder, video (multimodal). Output: primært tekst (rige ræsonneringsspor), valgfrit strukturerede værktøjskald / flertrinsoutput. |
| Kontekstvindue | 256k tokens |
| Træningsdata | Kontinuerlig prætræning på ~15 billion blandede visuelle + teksttokens (rapporteret af leverandøren). Træningslabels/datasammensætning: ikke offentliggjort. |
| Tilstande | Thinking mode (returnerer interne ræsonneringsspor; anbefalet temp=1.0) og Instant mode (ingen ræsonneringsspor; anbefalet temp=0.6). |
| Agentfunktioner | Agent Swarm / parallelle underagenter: en orkestrator kan starte op til 100 underagenter og udføre et stort antal værktøjskald (leverandøren hævder op til ~1.500 værktøjskald; parallel udførelse reducerer køretiden). |
Hvad er Kimi K2.5?
Kimi K2.5 er Moonshot AIs open-weight flagskibsmodel blandt store sprogmodeller, designet som et nativt multimodalt og agentorienteret system snarere end en tekstbaseret LLM med tilføjede komponenter. Den integrerer sproglig ræsonnering, visuel forståelse og behandling af lange kontekster i en enkelt arkitektur, hvilket muliggør komplekse flertrinsopgaver, der involverer dokumenter, billeder, videoer, værktøjer og agenter.
Den er designet til langsigtede, værktøjsforstærkede workflows (kodning, flertrinsøgning, dokument-/videoforståelse) og leveres med to interaktionstilstande (Thinking og Instant) samt indbygget INT4-kvantisering til effektiv inferens.
Kernefunktioner i Kimi K2.5
- Nativ multimodal ræsonnering
Syn og sprog trænes samlet fra prætræningen og frem. Kimi K2.5 kan ræsonnere på tværs af billeder, skærmbilleder, diagrammer og videoframes uden at være afhængig af eksterne vision-adaptere. - Ultralangt kontekstvindue (256K tokens)
Muliggør vedvarende ræsonnering over hele kodebaser, lange forskningsartikler, juridiske dokumenter eller udvidede samtaler over mange timer uden afkortning af konteksten. - Agent Swarm-eksekveringsmodel
Understøtter dynamisk oprettelse og koordinering af op til ~100 specialiserede underagenter, hvilket muliggør parallel planlægning, værktøjsbrug og opgaveopdeling i komplekse workflows. - Flere inferenstilstande
- Instant mode til svar med lav latenstid
- Thinking mode til dyb flertrinsræsonnering
- Agent / Swarm mode til autonom opgaveudførelse og orkestrering
- Stærk vision-til-kode-kapacitet
Kan omdanne UI-mockups, skærmbilleder eller videodemonstrationer til fungerende frontend-kode og fejlfinde software ved hjælp af visuel kontekst. - Effektiv MoE-skalering
MoE-arkitekturen aktiverer kun et delmængde af eksperter pr. token, hvilket muliggør kapacitet på billion-parameterniveau med håndterbar inferensomkostning sammenlignet med tætte modeller.
Benchmark-ydeevne for Kimi K2.5
Offentligt rapporterede benchmarkresultater (primært i ræsonneringsfokuserede scenarier):
Benchmarks for ræsonnering og viden
| Benchmark | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (with tools) | 50.2 | 45.5 | 43.2 | 45.8 |
| AIME 2025 | 96.1 | 100 | 92.8 | 95.0 |
| GPQA-Diamond | 87.6 | 92.4 | 87.0 | 91.9 |
| IMO-AnswerBench | 81.8 | 86.3 | 78.5 | 83.1 |
Vision- og videobenchmarks
| Benchmark | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | 78.5 | 79.5* | 74.0 | 81.0 |
| MathVista (Mini) | 90.1 | 82.8* | 80.2* | 89.8* |
| VideoMMMU | 87.4 | 86.0 | — | 88.4 |
Resultater markeret med afspejler forskelle i evalueringsopsætninger rapporteret af de oprindelige kilder.
Overordnet set demonstrerer Kimi K2.5 stærk konkurrenceevne inden for multimodal ræsonnering, opgaver med lang kontekst og agentlignende workflows, især når den evalueres ud over kortfattet spørgsmål-svar.
Kimi K2.5 vs. andre frontier-modeller
| Dimension | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodalitet | Nativ (vision + tekst) | Integrerede moduler | Integrerede moduler |
| Kontekstlængde | 256K tokens | Lang (præcis grænse ikke offentliggjort) | Lang (<256K typisk) |
| Agentorkestrering | Multi-agent swarm | Fokus på én agent | Fokus på én agent |
| Modeladgang | Open weights | Proprietær | Proprietær |
| Implementering | Lokal / cloud / tilpasset | Kun API | Kun API |
Vejledning til modelvalg:
- Vælg Kimi K2.5 til open-weight-implementering, forskning, ræsonnering med lang kontekst eller komplekse agentworkflows.
- Vælg GPT-5.2 til produktionsklar generel intelligens med stærke værktøjsøkosystemer.
- Vælg Gemini 3 Pro til dyb integration med Googles produktivitets- og søgestak.
Repræsentative anvendelsestilfælde
- Analyse af dokumenter og kode i stor skala
Behandl hele repositories, juridiske korpora eller forskningsarkiver i ét enkelt kontekstvindue. - Visuelle software engineering-workflows
Generér, refaktorér eller fejlret kode ved hjælp af skærmbilleder, UI-designs eller optagede interaktioner. - Autonome agentpipelines
Udfør end-to-end-workflows, der involverer planlægning, hentning, værktøjskald og syntese via agent swarms. - Automatisering af virksomhedsviden
Analysér interne dokumenter, regneark, PDF’er og præsentationer for at producere strukturerede rapporter og indsigter. - Forskning og modeltilpasning
Finjustering, alignment-forskning og eksperimentering muliggjort af åbne modelvægte.
Begrænsninger og overvejelser
- Høje hardwarekrav: Implementering i fuld præcision kræver betydelig GPU-hukommelse; produktionsbrug er typisk afhængig af kvantisering (f.eks. INT4).
- Agent Swarm-modenhed: Avancerede multi-agent-adfærder er stadig under udvikling og kan kræve omhyggeligt orkestreringsdesign.
- Inferenskompleksitet: Optimal ydeevne afhænger af inferensmotor, kvantiseringsstrategi og routingskonfiguration.
Sådan får du adgang til Kimi k2.5 API via CometAPI
Trin 1: Tilmeld dig for at få en API-nøgle
Log ind på cometapi.com. Hvis du endnu ikke er bruger hos os, skal du først registrere dig. Log ind på din CometAPI-konsol. Hent adgangsoplysningerne i form af interface-API-nøglen. Klik på “Add Token” under API-token i det personlige center, hent tokennøglen: sk-xxxxx, og indsend.
Trin 2: Send forespørgsler til Kimi k2.5 API
Vælg endepunktet “kimi-k2.5” for at sende API-forespørgslen, og angiv request body. Request-metoden og request body fås fra API-dokumentationen på vores website. Vores website tilbyder også Apifox-test for nemheds skyld. Erstat med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. Base URL er Chat Completions.
Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content-feltet — det er dette, modellen vil svare på. Behandl API-svaret for at få det genererede svar.
Trin 3: Hent og verificér resultater
Behandl API-svaret for at få det genererede svar. Efter behandlingen svarer API’et med opgavestatus og outputdata.